Cotargeting Ephrin Receptor Tyrosine Kinases A2 and A3 in Cancer Stem Cells Reduces Growth of Recurrent Glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) carries a dismal prognosis and inevitably relapses despite aggressive therapy. Many members of the Eph receptor tyrosine kinase (EphR) family are expressed by GBM stem cells (GSC), which have been implicated in resistance to GBM therapy. In this study, we identify several EphRs that mark a therapeutically targetable GSC population in treatment-refractory, recurrent GBM (rGBM). Using a highly specific EphR antibody panel and CyTOF (cytometry by time-of-flight), we characterized the expression of all 14 EphR in primary and recurrent patient-derived GSCs to identify putative rGBM-specific EphR. EPHA2 and EPHA3 coexpression marked a highly tumorigenic cell population in rGBM that was enriched in GSC marker expression. Knockdown of EPHA2 and EPHA3 together led to increased expression of differentiation marker GFAP and blocked clonogenic and tumorigenic potential, promoting significantly higher survival in vivo. Treatment of rGBM with a bispecific antibody against EPHA2/A3 reduced clonogenicity in vitro and tumorigenic potential of xenografted recurrent GBM in vivo via downregulation of AKT and ERK and increased cellular differentiation. In conclusion, we show that EPHA2 and EPHA3 together mark a GSC population in rGBM and that strategic cotargeting of EPHA2 and EPHA3 presents a novel and rational therapeutic approach for rGBM. Significance: Treatment of rGBM with a novel bispecific antibody against EPHA2 and EPHA3 reduces tumor burden, paving the way for the development of therapeutic approaches against biologically relevant targets in rGBM. Cancer Res; 78(17); 5023–37. ©2018 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».